随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂度呈指数级增长，为了保证数据质量，确保合规性和风险管理，带来更好的决策能力、业务效率和创新能力，吉利星睿数据智能产业学院系列横向课题正式发布，系列横向课题涉及数据治理、大模型测评、数据集建设等多个领域。
本次课题主题为标准化车联网数据模型管理体系。由于数据模型的标准化程度直接关系到大数据开发设计人员的产出质量，对数据质量影响非常大。因此建立一套覆盖数据采集、存储、开发计算、管理/使用全流程的标准化大数据技术模型体系，是未来吉利车联网数据标准化的重要任务。其任务目标包括模型开发功能建设、模型管理功能开发、模型标准化检测验证功能开发等。
基于吉利星睿数据智能产业学院的验收标准，此课题将达到以下七点：
1、模型开发功能。可新建、导入、反向生成；
2、模型查询管理功能。可高效查询模型列表，导出编辑、删除等功能可靠可用。具备版本管理能力；
3、模型可快速连接标准平台进行标准化验证；
4、标准化验证通过的模型可定向发布（模型默认数据环境、新增数据环境）；
5、已发布的模型可进行数据结构一致性检测验证；
6、模型服务功能稳定可用，压测性能支持1000人同时调用同一个模型服务。模型远程更新功能稳定可用；
7、模型报表可实时监控分析模型新增、变更、标准化、使用应用情况。
数据治理是一种组织和管理数据资产的实践，旨在确保数据的可用性、可靠性、安全性和合规性。本次研究成果将应用到星睿智算中心，统一对星睿智算中心产品和生态提供数据模型管控服务，可以帮助组织有效管理和利用这些海量数据，保障其可持续发展。
